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Delphi动态创建子窗口例子procedure TForm1.mlskntlbr2ItemDown(Sender: TObject; const ItemIndex: Integer); begin case ItemIndex of 0: ShowSubForm(Form2, TForm2); 1: ShowSubForm(Form3, TForm3...
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谈Delphi编程中“流”的应用 陈经韬 什么是流？流,简单来说就是建立在面向对象基础上的一种抽象的处理数据的工具。在流中，定 义了一些处理数据的基本操作，如读取数据，写入数据等，程序员是对流进行所有操作的，而不用 关心流的另一头数据的真正流向。流不但可以处理文件，还可以处理动态内存、网络数据等多种数 据形式。如果你对流的操作非常熟练，在程序中利用...
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Delphi的流对象(TStream的派生对象)有如下读写函数: function Read(var Buffer; Count: Longint): Longint; function Write(const Buffer; Count: Longint): Longint; procedure ReadBuffer(var Buffer; Count: Longint); proced
【Estimation of the Number of Clusters】G-means: Learning the k in k-means in NIPS 2003 个人理解
2023-06-05 0假设一个簇的数据服从同一个高斯分布，给定预估的类别数下界，从下界开始做一次$k$-means，再对每个簇进行$k$-means（$k=2$）得到两个簇中心，连接两个簇中心得投影向量，计算该簇所有样本在投影向量上的投影并将投影归一化，之后通过Anderson-Darling检验判断$k$应该等于2还是1，如此往复直至所有检验都不接受进一步的分割。机器学习相关操作分享（二）
2023-12-08 0同时，针对不平衡样本的评价指标也需要进行相应的更新，我们可以引入`Precision_Recall_curve`、`AP`值、`ROC_curve`、`G-means`，`G-means`指标最大化时的阈值`thresholds`来更加全面的评价模型得到的分类效果。我们定一个`Get_curve`函数，对某一个得到的分类模型，展示它的`Precision_Recall_curve`,`AP`值,`ROC_curve`，`G-means`随阈值变化的曲线，并给出一系列对应的数值。机器学习——聚类基础入门（包含GMM代码）
2021-02-19 0文章目录1 概述2 性能度量2.1 外部指标2.2 内部指标3 距离计算3.1 有序属性的距离3.1.1 闵可夫斯基距离3.1.2 欧氏距离（L2范数）3.1.3 曼哈顿距离（L1范数）3.2 无序属性的距离3.3 混合属性的距离3.4 非度距离4 原型算法4.1 kmeans算法4.2 学习向量量化（LVQ）4.3 高斯混合聚类整合代码 1 概述 kmeans：可看作高斯混合聚类在混合成分方差相等，且每个样本仅指派给一个混合成分时的特例 常用聚类算法： k-medoids： k-modes F非平衡分类方法汇总
2020-10-02 0前言： 非平衡分类技术也称非均衡分类技术，通常是指各个类别的样例数量差别很大，某些类别对应的样例过多，而某些类别对应的样例过少；使用这种类型的数据集来训练诸如神经网络之类的模型，通常会导致属于多数类的数据的高精度，但是对于少数类数据的精度是不可接受的。发生这种情况通常是因为模型最终只专注于样本量最大的类，因为样本较少的类在调整权重时出现的次数较少。 方法： 随机过采样： 这种方法比较直接，通过增加少数类样本来提高少数类的分类性能，最简单的办法是随机复制少数类样本。 SMOTE：机器学习之k-means算法
2018-03-30 01. K-mean聚类算法 在聚类问题中,假设训练数据 {x(1),x(2),...,x(m),}x(i)∈Rn{x(1),x(2),...,x(m),}x(i)∈Rn \{x^{(1)}, x^{(2)},...,x^{(m)},\} x^{(i)} \in \mathbb{R}^n 我们想要将其分成几组聚合的”cluster”,但是没有标签y, 所以这是一个非监督的学习算法. K-m...那些iOS和Android跨平台解决方案
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2013-09-27 14895它使开发者能够利用iPhone，Android，Palm，Symbian,WP7,Bada和Blackberry智能手机的核心功能。此外PhoneGap拥有丰富的插件，可以以此扩展无限的功能。 PhoneGap在多个主要的智能手机设备上提供了以下...iOS和Android跨平台解决方案
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2016-03-17 303希望广大程序猿能够坚持贯彻Google的Material Design，切实认真负责的执行Android的设计思想，将MD设计带到产品中去，不做中国特色的App，将Android的开发风气带到正轨，树立正确的开发观、设计观。 希望广大程序...聚类算法（基础及核心概念）
2017-07-01 0聚类分析是数据挖掘中比较常见和基础的方法；本篇文章简要介绍了聚类分析算法的基础知识以及核心概念~~.数据挖掘十大算法（二）：K-means聚类算法原理与实现
2018-07-12 0参考：1.机器学习-KMeans聚类 K值以及初始类簇中心点的选取2.K-Means算法的研究分析及改进一、K-means算法原理K-means算法是最常用的一种聚类算法。算法的输入为一个样本集（或者称为点集），通过该算法可以将样本进行聚类，具有相似特征的样本聚为一类。针对每个点，计算这个点距离所有中心点最近的那个中心点，然后将这个点归为这个中心点代表的簇。一次迭代结束之后，针对每个簇类，重新计算...聚类算法：K-Means算法及其实现
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2025-04-02 0资源内项目源码是来自个人的毕业设计，代码都测试ok，包含源码、数据集、可视化页面和部署说明，可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源，毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上，放心下载使用，拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务，拿来就能用的绝对好资源！！！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件，仅供学习参考, 切勿用于商业用途。Android毕设实战项目Android系统NFC手机读身份证（二代证）.zip
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1 楼 mimang2007110 2012-12-12 20:49